Les chercheurs affirment que leurs résultats aideront à identifier les personnes les plus susceptibles de
Dans leurs nouveaux travaux, les scientifiques ont voulu découvrirs'il existe des modèles d'imagerie cérébrale encore non identifiés qui pourraient mieux guider les choix de traitement et identifier les patients qui répondraient le mieux à des thérapies particulières.
Actuellement, la sclérose en plaques est largement classée en groupes progressifs et récurrents, en fonction des symptômes du patient.
Les auteurs ont décidé d'utiliser l'IA pour trouver des sous-typessclérose en plaques: l'algorithme a identifié trois sous-types, qui sont définis par des anomalies pathologiques observées dans les images cérébrales. Tous les trois sont parmi les premières anomalies observées sur les scanners IRM dans chaque modèle.
Les scientifiques pensent qu'il s'agit d'une étape importante dans la prédiction des réponses individuelles à la thérapie.
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